上智大学大学院応用データサイエンス学位プログラム

学生確保の見通し等を記載した書類 添付資料
目

次

資料 1

立教大学大学院 人工知能科学研究科 在籍学生数および教員数

資料 2

ニーズ調査報告書（事業所編）

資料 3

ニーズ調査報告書（学部生編）

資料 4

ニーズ調査設問項目（事業所編）

資料 5

ニーズ調査設問項目（学部生編）

資料 62022 年度春学期全学共通科目「データサイエンス概論」授業アンケート集計結果

資料 7「ソフィア・プロフェッショナルスタディーズ」2022 年度開講スケジュール

資料 8

データサイエンティストの確保状況

資料 9

企業におけるデータサイエンス分野人材の今後の動向について

資料 10

データサイエンス系学部の動向

資料 11

大学における指導者不足の問題

資料 12

企業におけるデータサイエンス分野人材の状況について

資料 13

DX 人材育成の課題

資料 14

DX 人材育成に関する国の取り組み

資料 15

IT 分野の人材不足見込み 1

資料 16

IT 分野の人材不足見込み 2

資料 172050 年の労働需要の推計

資料 18

学ぶ意欲がある人への支援

資料 19

学ぶ直しに係る企業の事例紹介

資料 20

リスキリングの場と機会の形成について

資料 21

修士・博士人材の官公庁での受け入れ

資料 22

AI 戦略 2019

資料 23

AI 戦略 2022

資料 24

滋賀大学大学院の事例- 学生確保（資料）- 1 -【資料１】

立教大学大学院

人工知能科学研究科

在籍学生数および教員数

在籍者数■2021 年度

出典：立教大学 公式ウェブサイト 2021 年度 立教学院事業報告書
３. 設置する学校・学部・学科名称、入学定員および在籍者数
https://www.rikkyogakuin.jp/disclosure/reports/fr9ga2000000189a-att/jigyou2021h.pdf（令和 4 年 9 月 1 日閲覧）
■2022 年度

出典：立教大学 公式ウェブサイト 教育情報の公表 学生数（大学院：2022 年 5 月 1 日現在）
https://www.rikkyo.ac.jp/about/disclosure/qo9edr00000081kh-att/zaigaku_g.pdf（令和 4 年 9 月 1 日閲覧）

- 学生確保（資料）- 2 -教員数■2022 年度

出典：立教大学 公式ウェブサイト 教育情報の公表 教員数（2022 年 5 月 1 日現在）
https://www.rikkyo.ac.jp/about/disclosure/qo9edr00000081kh-att/kyouin.pdf（令和 4 年 9 月 1 日閲覧）

- 学生確保（資料）- 3 -資料２上智大学大学院 データサイエンス系連携課程新設に係るニーズ調査報告書(事業所編)

2022 年 9 月
丸善雄松堂株式会社
Research & Innovation 本部
コンサルティング部- 学生確保（資料）- 4 -目次
1．調査概要 ............................................................................................................................ 22．調査・分析結果の要旨 ...................................................................................................... 3
3．全体集計結果 .................................................................................................................... 51- 学生確保（資料）- 5 -1．調査概要(1)調査目的上智大学大学院 データサイエンス系連携課程新設計画検討のため、本アンケート調査により事業所の人材需要等を把握し、連携課程新設計画の基礎資料とすることを目的とする。
(2)調査対象
社会人向け集中研修プログラム「ソフィア・プロフェッショナルスタディーズ」会員企業(3)実施時期
2022 年 8 月 8 日～2022 年 8 月 26 日
(4)回収状況
本調査では 22 事業所を対象にアンケート調査票を配信し、22 件のアンケートを回収することが出来た(回収率 100.0%)。
(5)調査方法
調査票による定量調査(アンケート調査)(6)利用調査票
別紙アンケート調査票参照

2- 学生確保（資料）- 6 -2．調査・分析結果の要旨(1)調査結果の要旨①業種
業種入力によって回答企業を特定できてしまう可能性があり、入力不要としたため、回答結果無し。
②大学院での学びに対する支援制度の有無
回答事業所の大学院での学びに対する支援制度の有無は、｢制度を設けており、実績もある。｣が 13 事業所(59.1%)と最も多く、次いで｢制度を設けていない。｣4 事業所(18.2%)、｢制度は現在ないが、設計を検討している。｣3 事業所(13.6%)と続いている。
③大学院への社員派遣意向・意欲ある社員への支援意向
回答事業所の大学院への社員派遣意向・意欲ある社員への支援意向は、｢ある｣13 事業所(59.1%)が最も多く、次いで｢わからない｣9 事業所(40.9%)となっており、｢ない｣と回答した事業所はなかった。
④大学院での学びに対する興味関心理由
回答事業所の大学院での学びに対する興味関心理由は、｢ビジネス界の現状やデータの分析・活用に係る知見の獲得｣11 事業所(50.0%)が最も多く、｢データサイエンス関連
分野・データ分析関係のスキルアップ(研修の一環)｣9 事業所(40.9%)、｢学術的観点によるデータサイエンスに係る広範な知識の修得希望｣2 事業所(9.1%)と続いている。
⑤大学院での学びにおいて興味関心のある科目
回答事業所の大学院での学びにおいて興味関心のある科目は、｢ビッグデータ解析・活用、データドリブン｣が 21 事業所(36.8%)で最も多く、｢機械学習・深層学習｣11 事業所(19.3%)、｢インターンシップ（企業データ取り扱いや、課題解決等のプロジェクトへの参加）｣が 9 事業所(15.8%)と続いている。
⑥大学院進学時の重視点
回答事業所の大学院進学時の重視点は、｢実践力（実務力）を養うことができる｣と｢仕事をしながら修了できる｣がそれぞれ 17 事業所(23.9%)と最も多く、次いで｢データサイエ
ンスに係る知識を体系的に身につけることができる｣11 事業所(15.5%)となっている。
⑦上智大学大学院 データサイエンス系連携課程への社員派遣意向
回答事業所の上智大学大学院 データサイエンス系連携課程への社員派遣意向について、｢わからない｣11 事業所(50.0%)が最も多く、｢毎年 1 名程度が見込まれる。｣7 事業
3- 学生確保（資料）- 7 -所(31.8%)、｢2～3 年に 1 名程度が見込まれる。｣3 事業所(13.6%)、｢毎年複数名が見込まれる。｣1 事業所(4.5%)と続いている。
(2)分析結果の要旨
回答事業所において、大学院での学びに対する支援制度の有無は、｢制度を設けており、実績もある｣が 13 事業所（59.1%）と最も多く、約 6 割の事業所で制度が整備されており、活用する事例もあることが分かる。
また、大学院に設置された応用データサイエンス学位プログラムに対し自社の社員を派遣する意向があるか、また、学びたいという社員への支援を行うことに興味があるか、という設問に対しても、13 事業所(59.1%)が｢ある｣と回答しており、大学院での学びに興味
関心を持っている企業が多いことが分かる。
大学院での学びに興味を持った理由は、｢ビジネス界の現状やデータの分析・活用に係る知見の獲得｣11 事業所(50.0%)が最も多く全体の 50％を占め、ビジネスへの活用を見越した学びに期待していることが窺われる。
更に、実際に大学院で学ぶという場合に関心のある科目は、｢ビッグデータ解析・活用、データドリブン｣が 21 事業所(36.8%)で最も多く、｢機械学習・深層学習｣11 事業所(19.3%)、｢インターンシップ（企業データ取り扱いや、課題解決等のプロジェクトへの参加）｣が 9 事業所(15.8%)と続いており、ここでも実際のビジネスにおける活用や、インターンシップでの現場経験によるスキルアップに関心があることが窺われる。
大学院での学びに求めるポイントは、｢実践力（実務力）を養うことができる｣と｢仕事をしながら修了できる｣がそれぞれ 17 事業所(23.9%)と最も多く、ビジネスの現場での活用が第一に求められていると同時に、仕事をしながら学べ、学んだことをすぐにでも仕事に取り入れたいと考えていることが窺われる。
大学院での学びに対して関心を持っており、支援制度を設けている企業が半数を超えている状況ではあるが、回答事業所の上智大学大学院 データサイエンス系連携課程への社
員派遣意向は、｢わからない｣11 事業所(50.0%)が最も多く半数を占めていることから、今後、企業との連携によって、当該課程で養成する人材像や身につけさせる能力等、教育研究内容の詳細について周知することで人材需要の掘り起こしを行うことが望まれる。

4- 学生確保（資料）- 8 -3．全体集計結果
Q1)業種
業種入力によって回答企業を特定できてしまう可能性があり、入力不要としたため、回答結果無し。
Q1) ご所属される企業の業種に関してお答えください。

5- 学生確保（資料）- 9 -Q2)大学院での学びに対する支援制度の有無
回答事業所の大学院での学びに対する支援制度の有無は、｢制度を設けており、実績もある。｣が 13 事業所(59.1%)と最も多く、次いで｢制度を設けていない。｣4 事業所(18.2%)、｢制度は現在ないが、設計を検討している。｣3 事業所(13.6%)と続いている。
Q2) 御社では、社員の方々が大学院で学ぶ際の支援制度はございますでしょうか？

回答数（事業所） 構成比（％）
全体

22100.0%

制度を設けており、実績もある。

13

59.1%

制度を設けているが、実績はない。

2

9.1%

制度を設けていない。

4

18.2%

制度は現在ないが、設計を検討している。

3

13.6%

未回答・無効回答

00.0%*パーセンテージは小数点以下第二位を四捨五入し記載

6- 学生確保（資料）- 10 -Q3)大学院への社員派遣意向・意欲ある社員への支援意向
回答事業所の大学院への社員派遣意向・意欲ある社員への支援意向は、｢ある｣13 事業所(59.1%)が最も多く、次いで｢わからない｣9 事業所(40.9%)となっており、｢ない｣と回答した事業所はなかった。
Q3) 大学院に応用データサイエンス学位プログラムが設置されたと仮定し、以下にお答えください。このような大学院へ御社の社員を派遣する、もしくは学びたいという社員に対して支援を行うことに対して興味はおありでしょうか。

回答数（事業所） 構成比（％）
全体

22100.0%

ある

13

59.1%

ない

0

0.0%

わからない

9

40.9%

未回答・無効回答

00.0%*パーセンテージは小数点以下第二位を四捨五入し記載

7- 学生確保（資料）- 11 -Q4)大学院での学びに対する興味関心理由
回答事業所の大学院での学びに対する興味関心理由は、｢ビジネス界の現状やデータの分析・活用に係る知見の獲得｣11 事業所(50.0%)が最も多く、｢データサイエンス関連分
野・データ分析関係のスキルアップ(研修の一環)｣9 事業所(40.9%)、｢学術的観点によるデータサイエンスに係る広範な知識の修得希望｣2 事業所(9.1%)と続いている。
（以降の設問は、前問で「ある」と答えた方にお伺いします。
「わからない」とお答えの場合も、近しい選択肢によりご回答をいただければ幸いです）
Q4) 興味を持った理由をひとつ教えてください。

回答数（事業所） 構成比（％）
全体
データサイエンス関連分野・データ分析関係のスキルアップ（研修の一環）

22100.0%

9

40.9%

2

9.1%

11

50.0%

0

0.0%

0

0.0%

学術的観点によるデータサイエンスに係る広範な知識の修得希望
ビジネス界の現状やデータの分析・活用に係る知見の獲得多様なバックグランドをもった学生との学びや
関わり
未回答・無効回答*パーセンテージは小数点以下第二位を四捨五入し記載

8- 学生確保（資料）- 12 -

Q5)大学院での学びにおいて興味関心のある科目 ＊複数選択可
回答事業所の大学院での学びにおいて興味関心のある科目は、｢ビッグデータ解析・活用、データドリブン｣が 21 事業所(36.8%)で最も多く、｢機械学習・深層学習｣11 事業所(19.3%)、｢インターンシップ（企業データ取り扱いや、課題解決等のプロジェクトへの参加）｣が 9 事業所(15.8%)と続いている。
Q5) このような大学院に入学した場合、どのような科目に特に関心がありますか？(複数回答可)
開講予定科目一覧は下記画像参照ください。この科目群から 30 単位を取得することと、修士論文に相当する特定課題・プロジェクトペーパーの提出が修了要件となります。

9- 学生確保（資料）- 13 -

回答数（事業所） 構成比（％）
全体

57100.0%

統計学

7

12.3%

機械学習・深層学習

11

19.3%

プログラミング3

5.3%

ビッグデータ解析・活用、データドリブン
インターンシップ（企業データ取り扱いや、課題解決等のプロジェクトへの参加）
特定課題・ビジネスレポートの作成

21

36.8%

9

15.8%

5

8.8%

未回答・無効回答

1

1.8%*パーセンテージは小数点以下第二位を四捨五入し記載

10- 学生確保（資料）- 14 -

Q6)大学院進学時の重視点
回答事業所の大学院進学時の重視点は、｢実践力（実務力）を養うことができる｣と｢仕事をしながら修了できる｣がそれぞれ 17 事業所(23.9%)と最も多く、次いで｢データサイエ
ンスに係る知識を体系的に身につけることができる｣11 事業所(15.5%)となっている。
Q6) このような大学院に求めるポイントや魅力を次のうちから 3 つ挙げてください。

回答数（事業所） 構成比（％）
全体

71100.0%

専門性を深めることができる

8

11.3%

実践力（実務力）を養うことができる

17

23.9%

11

15.5%

8

11.3%

奨学金などの経済支援が充実している

0

0.0%

立地がよく通いやすい

4

5.6%

インターンの選択肢が豊富であること

0

0.0%

3

4.2%

3

4.2%

17

23.9%

0

0.0%

0

0.0%

データサイエンスに係る知識を体系的に身につけることができる
修了後のキャリア形成に繋がるネットワークの構築

研究指導を受ける専任教員陣が充実度していること
実務経験豊富な教員陣であること
仕事をしながら修了できる大学としての知名度が高い（学位の信頼度・国際通用性）
未回答・無効回答

11- 学生確保（資料）- 15 -

*パーセンテージは小数点以下第二位を四捨五入し記載

12- 学生確保（資料）- 16 -

Q7)上智大学大学院 データサイエンス系連携課程への社員派遣意向
回答事業所の上智大学大学院 データサイエンス系連携課程への社員派遣意向について、｢わからない｣11 事業所(50.0%)が最も多く、｢毎年 1 名程度が見込まれる。｣7 事業所(31.8%)、｢2～3 年に 1 名程度が見込まれる。｣3 事業所(13.6%)、｢毎年複数名が見込まれる。｣1 事業所(4.5%)と続いている。
Q7) 本学が本プログラムを開設した場合、御社社員が入学する可能性はどの程度ありますでしょうか？

回答数（事業所） 構成比（％）
全体

22100.0%

毎年複数名が見込まれる。

1

4.5%

毎年１名程度が見込まれる。

7

31.8%

２～３年に１名程度が見込まれる。

3

13.6%

わからない

11

50.0%

未回答・無効回答

00.0%*パーセンテージは小数点以下第二位を四捨五入し記載

13- 学生確保（資料）- 17 -

Q8)本アンケートに関連しての意見・要望
Q8)その他：本お伺いに関連した内容で、ご質問やご提言がございましたら、遠慮なくお寄せい
ただければ幸いです。

ビジネス、業務のDX推進の実践的な知識・スキルが習得できるのであれば、MBA・ビジネ
ススクールに並ぶ学習機会として関心を持ちます。
期間は2年でしょうか？
対象の領域は業界でも待ったなしのテーマと認識しており、引き続き情報提供を頂ければと思います。
弊社からの参加は未定ですが、とても興味深く拝見いたしております。今後とも、よろしくお願いいたします。

14- 学生確保（資料）- 18 -

資料３

上智大学大学院 データサイエンス系連携課程新設に係るニーズ調査報告書（学部生編）

2022 年 9 月
丸善雄松堂株式会社
Research & Innovation 本部
コンサルティング部- 学生確保（資料）- 19 -

目次
1．調査概要22．調査・分析結果の要旨

3

3．全体集計結果

51- 学生確保（資料）- 20 -

1．調査概要(1)調査目的上智大学大学院 データサイエンス系連携課程新設計画検討のため、本アンケート調査
により学部生の進学需要等を把握し、連携課程新設計画の基礎資料とすることを目的とする。

(2)調査対象
上智大学に所属する学部学生全員(3)実施時期
2022 年 7 月 20 日～2022 年 8 月 31 日

(4)実施方法・回収状況
本調査は、学内の学生向けポータルサイト「Loyola」によるアンケートシステムを用いて実施した。その結果、236 件の回答があった。

(5)調査方法
調査票による定量調査(アンケート調査)(6)利用調査票
別紙アンケート調査票参照

2- 学生確保（資料）- 21 -

2．調査・分析結果の要旨(1)調査結果の要旨①所属学部
回答者の所属学部は、｢理工学部｣68 人(28.8%)が最も多く、｢経済学部｣が 44 人
(18.6%)、「外国語学部」32 人(13.6%)と続いている。
②所属学年
回答者の所属学年は、｢1 年｣98 人(41.5%)、｢2 年｣55 人(23.3%)、｢3 年｣54 人(22.9%)、｢4 年｣29 人(12.3%)となっている。
③学部卒業後の進路
回答者の学部卒業後の進路は、｢就職｣114 人(48.3%)が最も多く半数近くとなっており、｢未定｣64 人(27.1%)、｢日本の大学院に進学｣53 人(22.5%)と続いている。
④大学院応用データサイエンス学位プログラムへの進学意向
回答者の大学院応用データサイエンス学位プログラムへの進学意向は、｢ある｣が 95 人
(40.3%)で最も多く、次いで｢ない｣82 人(34.7%)、｢わからない｣59 人(25.0%)となっている。
⑤大学院応用データサイエンス学位プログラムに対する興味関心理由
回答者の大学院応用データサイエンス学位プログラムに対する興味関心理由は、｢ビジネス界の現状やデータの分析・活用に係る知見の獲得｣51 人(33.1%)が最も多く、次いで｢データサイエンス関連分野・データ分析関係の就職・転職希望｣42 人(27.3%)、｢未回答・無効回答」36 人(23.4%)となっている。
⑥大学院応用データサイエンス学位プログラムにおいて興味関心のある科目
回答者の大学院応用データサイエンス学位プログラムにおいて興味関心のある科目は、｢ビッグデータ解析・活用、データドリブン｣98 人(26.1%)が最も多く、｢特定課題・ビジネ
スレポートの作成」57 人(15.2%)、｢インターンシップ（実際の企業データ取り扱いや、課題解決等のプロジェクトへの参加）｣56 人(14.9%)と続いている。
⑦大学院進学時の重視点
回答者の大学院進学時の重視点は、｢実践力（実務力）を養うことができる｣101 人(24.2%)が最も多く、｢専門性を深めることができる｣64 人(15.3%)、｢修了後のキャリア形成に繋がるネットワークの構築｣49 人(11.7%)と続いている。

3- 学生確保（資料）- 22 -

⑧修士号取得後の進路
回答者の修士号取得後の進路は、｢就職（民間企業）｣79 人(50.0%)が最も多く、次いで｢未定｣｢未回答・無効回答｣がそれぞれ 28 人(17.7%)、｢就職（研究職）｣18 人(11.4%)となっている。
(2)分析結果の要旨
回答者の学部卒業後の進路は、｢就職｣114 人(48.3%)が最も多く半数近くを占めており、｢日本の大学院に進学｣は 53 人(22.5%)で、｢未定｣64 人(27.1%)に次いで第 3 位の回答数で2 割程度という結果となった。
一方で、大学院に設置される応用データサイエンス学位プログラムへの進学意向は、｢ある｣が 95 人(40.3%)と最も多く、就職を考えている人の中にも、大学院での学びに興味を持っている層がいることが窺われる。
大学院に設置される応用データサイエンス学位プログラムに対し興味を持つ理由として、｢ビジネス界の現状やデータの分析・活用に係る知見の獲得｣51 人(33.1%)が最も多
く、次いで｢データサイエンス関連分野・データ分析関係の就職・転職希望｣42 人(27.3%)となっており、大学院での学びを就職・転職時に活かしたい、あるいは就職後にビジネスの中で活用したい、と考えていることが窺われる。
実際に受講すると仮定した場合に関心のある科目では、｢ビッグデータ解析・活用、データドリブン｣98 人(26.1%)が最も多く、｢特定課題・ビジネスレポートの作成」57 人(15.2%)、｢インターンシップ（実際の企業データ取り扱いや、課題解決等のプロジェクトへの参加）｣56 人(14.9%)と続いており、ビジネスに直結する能力を養える科目に関心が集まっていることが窺われる。
大学院に求めるポイントや魅力については、｢実践力（実務力）を養うことができる｣
101 人(24.2%)が最も多く、次いで｢専門性を深めることができる｣64 人(15.3%)、｢修了後のキャリア形成に繋がるネットワークの構築｣49 人(11.7%)となっており、ビジネスの現場で実際に役立つ能力を養うことと併せ、修了後のキャリアを見据えた知識・経験の取得が大学院に求められていることが窺われる。
修士号取得後の進路は、｢就職（民間企業）｣79 人(50.0%)が最も多く半数を占めており、ビジネス界で活用することを想定して大学院で学ぼうと考えていることが窺われる。
学部卒業後の進路として｢日本の大学院に進学｣と回答したのは 53 人(22.5%)だが、大学院に設置される応用データサイエンス学位プログラムへの進学意向では｢ある｣が 95 人
(40.3%)となっており、就職を想定している人の中にも大学院で応用データサイエンスを学ぶことに対し関心を持っている人がいることが窺われるため、今後、当該課程で養成する人材像や身につけさせる能力等の周知および仕事との両立を支える開講時間、web を活用した受講方法等の体制整備が望まれる。

4- 学生確保（資料）- 23 -

3．全体集計結果
Q1)所属学部
回答者の所属学部は、｢理工学部｣が 68 人(28.8%)が最も多く、｢経済学部｣が 44 人
(18.6%)、「外国語学部」32 人(13.6%)と続いている。
Q1) ご自身の属性に関してお答えください。（所属学部）

回答数（人）

構成比（％）

全体

236

100.0%

外国語学部

32

13.6%

経済学部

44

18.6%

国際教養学部

3

1.3%

神学部

4

1.7%

総合グローバル学部

10

4.2%

総合人間科学部

20

8.5%

文学部

25

10.6%

法学部

30

12.7%

理工学部

68

28.8%

*パーセンテージは小数点以下第二位を四捨五入し記載

5- 学生確保（資料）- 24 -Q2)所属学年
回答者の所属学年は、｢1 年｣98 人(41.5%)、｢2 年｣55 人(23.3%)、｢3 年｣54 人(22.9%)、｢4 年｣29 人(12.3%)となっている。
Q2) ご自身の属性に関してお答えください。（学年）

回答数（人）

構成比（％）

全体

236

100.0%

1年

98

41.5%

2年

55

23.3%

3年

54

22.9%

4年

29

12.3%

未回答・無効回答

00.0%*パーセンテージは小数点以下第二位を四捨五入し記載

6- 学生確保（資料）- 25 -Q3)学部卒業後の進路
回答者の学部卒業後の進路は、｢就職｣114 人(48.3%)が最も多く半数近くとなっており、｢未定｣64 人(27.1%)、｢日本の大学院に進学｣53 人(22.5%)と続いている。
Q3) 学部を卒業後、現時点で進路はどのように考えていますか。

回答数（人）

構成比（％）

全体

236

100.0%

就職

114

48.3%

日本の大学院に進学

53

22.5%

海外の大学院に進学

5

2.1%

未定

64

27.1%

未回答・無効回答

00.0%*パーセンテージは小数点以下第二位を四捨五入し記載

7- 学生確保（資料）- 26 -Q4)大学院応用データサイエンス学位プログラムへの進学意向
回答者の大学院応用データサイエンス学位プログラムへの進学意向は、｢ある｣が 95 人
(40.3%)で最も多く、次いで｢ない｣82 人(34.7%)、｢わからない｣59 人(25.0%)となっている。
Q4) 大学院に応用データサイエンス学位プログラムが設置されたと仮定し、以下にお答えください。このような大学院への入学に興味がありますか。

回答数（人）

構成比（％）

全体

236

100.0%

ある

95

40.3%

ない

82

34.7%

わからない

59

25.0%

未回答・無効回答

00.0%*パーセンテージは小数点以下第二位を四捨五入し記載

8- 学生確保（資料）- 27 -

Q5)大学院応用データサイエンス学位プログラムに対する興味関心理由
回答者の大学院応用データサイエンス学位プログラムに対する興味関心理由は、｢ビジネス界の現状やデータの分析・活用に係る知見の獲得｣51 人(33.1%)が最も多く、次いで｢データサイエンス関連分野・データ分析関係の就職・転職希望｣42 人(27.3%)、｢未回答・無効回答」36 人(23.4%)となっている。
（以降の設問は、前問で「ある」と答えた方にお伺いします。
「わからない」と答えた場
合も、近しい選択肢によりご回答をいただければ幸いです）
Q5) 興味を持った理由をひとつ教えてください。

回答数（人）
全体
データサイエンス関連分野・データ分析関係の就職・転職
希望
学術的観点によるデータサイエンスに係る広範な知識の修得希望
ビジネス界の現状やデータの分析・活用に係る知見の獲得
多様なバックグランドをもった学生との学びや関わり
未回答・無効回答

構成比（％）

154

100.0%

42

27.3%

20

13.0%

51

33.1%

5

3.2%

36

23.4%

*パーセンテージは小数点以下第二位を四捨五入し記載

9- 学生確保（資料）- 28 -

Q6)大学院応用データサイエンス学位プログラムにおいて興味関心のある科目
回答者の大学院応用データサイエンス学位プログラムにおいて興味関心のある科目は、｢ビッグデータ解析・活用、データドリブン｣98 人(26.1%)が最も多く、｢特定課題・ビジネ
スレポートの作成」57 人(15.2%)、｢インターンシップ（実際の企業データ取り扱いや、課題解決等のプロジェクトへの参加）｣56 人(14.9%)と続いている。
Q6) このような大学院に入学した場合、どのような科目に特に関心がありますか？
（複数回答可：開講予定科目一覧は下記画像参照）

10- 学生確保（資料）- 29 -

回答数（人）構成比（％）

全体

376

100.0%

統計学

38

10.1%

機械学習・深層学習

49

13.0%

プログラミング45

12.0%

ビッグデータ解析・活用、データドリブン
インターンシップ（実際の企業データ取り扱いや、課題解決
等のプロジェクトへの参加）
特定課題・ビジネスレポートの作成

98

26.1%

56

14.9%

57

15.2%

未回答・無効回答

33

8.8%*パーセンテージは小数点以下第二位を四捨五入し記載

11- 学生確保（資料）- 30 -

Q7)大学院進学時の重視点
回答者の大学院進学時の重視点は、｢実践力（実務力）を養うことができる｣101 人(24.2%)が最も多く、｢専門性を深めることができる｣64 人(15.3%)、｢修了後のキャリア形成に繋がるネットワークの構築｣49 人(11.7%)と続いている。
Q7) このような大学院に求めるポイントや魅力を次のうちから 3 つ挙げてください。

回答数（人）

構成比（％）

全体

418

100.0%

専門性を深めることができる

64

15.3%

実践力（実務力）を養うことができる

101

24.2%

データサイエンスに係る知識を体系的に身につけることが
できる

36

8.6%

修了後のキャリア形成に繋がるネットワークの構築

49

11.7%

奨学金などの経済支援が充実している

14

3.3%

立地がよく通いやすい

8

1.9%

インターンの選択肢が豊富であること

37

8.9%

研究指導を受ける専任教員陣が充実度していること

19

4.5%

実務経験豊富な教員陣であること

27

6.5%

仕事をしながら修了できる

11

2.6%

大学としての知名度が高い（学位の信頼度・国際通用性）

19

4.5%

未回答・無効回答

33

7.9%

12

- 学生確保（資料）- 31 -

*パーセンテージは小数点以下第二位を四捨五入し記載

13- 学生確保（資料）- 32 -

Q8)修士号取得後の進路
回答者の修士号取得後の進路は、｢就職（民間企業）｣79 人(50.0%)が最も多く、次いで｢未定｣｢未回答・無効回答｣がそれぞれ 28 人(17.7%)、｢就職（研究職）｣18 人(11.4%)となっている。
Q8) 修士号取得後はどのような進路を考えていますか。ひとつお選びください。

回答数（人）

構成比（％）

全体

158

100.0%

就職（民間企業）

79

50.0%

就職（官公庁）0

0.0%

就職（研究職）18

11.4%

進学（大学院博士後期課程）

5

3.2%

未定

28

17.7%

未回答・無効回答

28

17.7%

*パーセンテージは小数点以下第二位を四捨五入し記載

14- 学生確保（資料）- 33 -

Q9)本構想に対する質問・提言
Q9) その他：本構想についてご質問や提言がございましたら、遠慮なくお寄せいただければ幸いです。

時代の潮流を受けて、転職などのために、新たに応用データサイエンスを学び直そうとする
社会人も多いと思います。私は大学院で法学を学ぶ予定なので、残念ながらこの学位プロ
グラムには参加できませんが、これからの時代にもっと重要となるであろう学問を学べる、プ
ログラム設立は素晴らしいことだと思いました。
卒業してすぐかどうかはわからないが、データサイエンスを大学院水準で学ぶことは必須になるくらいの情勢になると思っています。
就職は決まっているが働きながら学んでみたい領域です。
新卒であってもデータサイエンスの能力知見は必須だと思うので、できる限りのインプットをした上で就職活動に臨みたいと考えている。教育内容について広く案内をしていただければありがたいです。
スキルとして欠かせないものとは思っており、違う分野に進みますが意識はしておきたいです。
私は就職活動を終え23年春から就職することが確定した後に大学院の存在を百瀬さんからお聞きしたため、院進を諦めていました。しかし、仕事をしながら修了できるのであれば（時間等の融通がきく）ぜひチャレンジしたいです。
せっかく上智の大学院なので、格差や国際協力、途上国の開発の場面でどのように生かしていけるのかについて、実践的な内容を含めたり、インターン先としてそうした場所が用意されていると個性が出ると思います！
線形代数や微積分などの基礎数学科目も履修できるようにしてほしい。
統計検定合格や外部のコンペティションの入賞などで、大学院進学の試験に加点してほしい。
入試日程・内容
企業に入って即戦力となる力をつけておきたい。
就職後、状況に応じて修士や博士の学位を取得することは考えている。
官公庁でも就職の口があれば候補にしたいです。
こうした大学院で培った力が就職に直結するのであれば進学を検討したいと思います。説
明会に参加して具体的な内容を伺いたいです。
情報理工で得られる力をベースにして実務・実践の力を見につけておきたいです。
就職先が大学院で学ぶことを奨励しているとのことなので、可能な限り早く学びたいと思っております。
働きながら（在職しながら）大学院へ通う先輩の事例は複数きいているので、その方法でお金を貯めた後に進学を検討することはあるかもしれません。
MBAと迷っています
データサイエンスではない分野での進学を検討
選択肢８（修士号取得後の進路）は起業も考えています。
大学院で学ぶことは必要だと思うが、海外の選択肢もあると思うので、いまの時点ではどこを進学先とすればよいか、判断がつかない
ご成功をお祈りします。向いてそうな友人や後輩は多いです。

15- 学生確保（資料）- 34 -

資料４
アンケート説明文 1/1- 学生確保（資料）- 35 -

アンケート調査票 1/4

1- 学生確保（資料）- 36 -

アンケート調査票 2/4

2- 学生確保（資料）- 37 -

アンケート調査票 3/4

3- 学生確保（資料）- 38 -

アンケート調査票 4/4

4- 学生確保（資料）- 39 -

資料５
アンケート説明文 1/1- 学生確保（資料）- 40 -

アンケート調査票 1/4

1- 学生確保（資料）- 41 -

アンケート調査票 2/4

2- 学生確保（資料）- 42 -

アンケート調査票 3/4

3- 学生確保（資料）- 43 -

アンケート調査票 4/4

4- 学生確保（資料）- 44 -

資料６

2022年度春学期全学共通科目「データサイエンス概論」
授業アンケート集計結果
基盤教育センターデータサイエンス領域- 学生確保（資料）- 45 -

調査概要
対象者
– 1年次必修の全学共通科目「データサイエンス概論」の2022年度春学期の全受講生＝法学部、経済学部、外国語学部英語／ドイツ語／フランス語学科、理工学部全1年次生
対象者数– 1,356名
調査期間– 2022/7/18（月）～22（金）の第14回講義（オンデマンド）時
調査方法– Moodle上で回収
回答数／回答率（※2022/8/1時点）– 994件／73.3％- 学生確保（資料）- 46 -

6割の学生は上位科目に興味を示している- 学生確保（資料）- 47 -とくに経済学部・理工学部で上位科目への興味・関心が高い- 学生確保（資料）- 48 -

資料７
上智大学社会人プログラム 2022 年度開講スケジュール■ 教養講座（平日）全6コマ
講座番号

朝 8: 30 - 10: 00

夜 18: 30 -20: 00

昼 15: 30-17: 00

コーディネーター

全ての講義をオンラインで実施します

講座名

開講期

曜日

時間帯

第1回

第2回

第3回

第4回

第5回

第6回

人間学：環境問題から考える 生きる意味

金

夜

4/22

5/13

5/27

6/10

6/24

7/8

1111

吉川 まみ

1121

長尾 直茂

伝統文化から見た日本

木

夜

5/19

5/26

6/2

6/9

6/16

6/23

1122

飯島 真里子グローバル・ヒストリーズ：世界のつながりを紐解く歴史観

金

夜

4/22

5/13

5/27

6/10

6/24

7/15

1132

まくどなるど あん

21世紀における「グローカリズム」と持続可能性：
日本列島におけるレジリエンス及びダイナミックな順応的管理の可能性を探る

木

夜

6/9

6/16

6/23

6/30

7/7

7/14

1141

西口 尚宏

SDGｓとイノベーション 〜 SDGsをイノベーションを興しながら達成する日本企業向けの実践方法〜

月

夜

4/25

5/9

5/23

6/6

6/20

7/4

1142

横山 恭子

病とともに
「生きる」
を支える

水

夜

4/20

5/11

5/25

6/8

6/22

7/6

1143

久田 満

プロカウンセラーと学ぶ傾聴力−部下のため、部署のため、そして会社全体のために

金

夜

4/22

5/13

5/27

6/10

6/24

7/15

1152

齊藤 玉緒

現在・過去・未来をつなぐ生命科学概論

木

夜

4/28

5/12

5/26

6/9

6/23

7/7

1162

松本 美奈

質問力を磨く 〜脱・思考停止〜

木

昼

6/16

6/23

6/30

7/7

7/14

7/21

1163

音 好宏

グローバルコミュニケーション・リテラシー〜グローバルメディアの変容と相互理解

水

朝

6/15

6/22

6/29

7/6

7/13

7/20

1211

永井 敦子／山﨑 瑛莉

アフリカの智に学ぶ 〜サハラ以南アフリカの慣習や文化から〜

月

夜

10/17

10/24

11/7

11/21

12/5

12/19

1213

大橋 容一郎SDGｓとグローバル化の哲学

水

夜

9/28

10/5

10/12

10/19

11/9

11/16

夜

春

1214

寺田 俊郎

仕事に生かす哲学的対話−深く豊かな思考のために

水

12/7

12/14

12/21

1/11

1/18

1/25

1221

川村 信三

世界最小国バチカンから世界最大級の影響力を読み解く 〜教皇庁の歴史と外交から〜

金

夜

10/7

10/21

11/11

11/25

12/9

12/23

1231

ユー・アンジェラ

越境する日本文学と美術

水

昼

9/28

10/12

10/26

11/9

11/30

12/14

1232

矢澤 達宏

アフリカのいまを知る 〜ステレオタイプを越えて〜

金

夜

9/30

10/14

10/28

11/18

12/2

12/16

1233

国枝 智樹

グローバルリスクと戦略的コミュニケーション

火

夜

9/27

10/4

10/11

10/18

10/25

11/8

1234

都留 康子

海と安全保障

火

夜

10/11

10/18

10/25

11/8

11/22

12/6

1241

三浦 まり

教養としてのジェンダー：国際潮流から考える「ビジネスとジェンダー」

月

夜

10/3

10/17

10/31

11/14

11/28

12/12

1242

久田 満

偏見と差別の心理学−共生社会の実現を目指して

金

夜

10/7

10/21

11/11

11/25

12/9

12/23

1243

北村 喜宣

サステナビリティ社会における企業の環境戦略 〜法、政策、最前線の現場から

月

夜

12/5

12/19

1/16

1/30

2/13

2/27

1251

大槻 東巳

先進技術と基礎科学 〜意思決定の依拠を考察する〜

金

夜

9/30

10/14

10/28

11/11

11/25

12/9

1252

矢入 郁子

ディジタル技術が拓くデータ駆動社会

月

夜

11/14

11/21

11/28

12/5

12/12

12/19

1253

神澤 信行／藤原 誠

植物から社会は何を学ぶことができるのか：食糧と環境の科学概論

金

夜

9/30

10/14

10/28

11/11

11/25

12/9

第4回

第5回

第6回

■ 教養講座（土曜）全6コマ
講座番号秋

A ❶10: 00 -11: 30 ❷12: 30 -14: 00 ❸14: 15 -15 : 45

コーディネーター

B ❶10: 30-12: 00 ❷13: 00-14: 30 ❸14: 45 -16: 15

講座名

開講期

曜日

時間帯

第1回

第2回

第3回

1131

私市 正年

イスラームをどう理解するか？ ―原理・原則と多様性を考える

土A

4/23❶ 4/23❷ 5/7❶

1151

矢野 誠

文理融合のエコシステム

土A

5/21❶ 5/21❷ 5/21❸ 6/4❶

1153

安納 住子

ビッグデータ利活用：基礎と応用

土B

4/16❶ 4/16❷ 4/16❸ 4/23❶ 4/23❷ 4/23❸

1161

森下 哲朗

交渉学入門：より良いネゴシエーターとなるための理論とスキル

土A

4/16❶ 4/16❷ 4/16❸ 4/23❶ 4/23❷ 4/23❸

1212

鈴木 守

身体知の実践 〜ソマティックな人間観に依拠して〜

土A

10/29❶ 10/29❷ 10/29❸ 11/5❶ 11/5❷ 11/5❸

1222

山岡 三治

グローバル組織が直面する文化摩擦とその克服〜ローマ・カトリック教会の世界伝道の歴史に学ぶ〜

土A

10/8❶ 10/8❷ 10/8❸ 10/29❶ 10/29❷ 10/29❸

1223

寺田 勇文

日本で暮らす東南アジアの人々：共生の道筋を考える

土A

10/8❶ 10/8❷ 10/8❸ 10/22❶ 10/22❷ 10/22❸

土A

11/5❶ 11/5❷ 11/5❸ 11/19❶ 11/19❷ 11/19❸

1244

出口 真紀子春

秋

マジョリティ側からダイバーシティを考える：特権と立場の心理学

5/7❷ 5/21❶ 5/21❷
6/4❷

6/4❸

■ スペシャリスト養成講座 全8コマ （平日） 夜 18 : 30 -20 : 00 （土曜） A ❶10: 00 -11: 30 ❷12: 30 -14: 00 ❸14: 15 -15 : 45
講座番号 コーディネーター

講座名

開講期

曜日

時間帯

第1回

第2回

第3回

人を動かす究極の交渉・コミュニケーション術： 納得 の導き方

春

土

A

6/4❶

6/4❷

6/4❸ 6/11❶ 6/11❷ 6/11❸ 6/18❶ 6/18❷

第5回

第6回

第7回

第8回

10/6

10/13

2101
2201

西澤 茂

国際会計 〜 IFRSの会計情報とグローバル企業の財務分析〜

木

夜

9/29

2202

織 朱實

コロナ以降の環境をめぐる企業のパラダイムシフト：
コロナ以降企業は変革に向けてどのように対応していくのか土A

10/8❶ 10/8❷ 10/15❶ 10/15❷ 10/22❶ 10/22❷ 10/29❶ 10/29❷

2203

百瀬 公朗

データサイエンスの実践 −データを消費するのではなく資産化する−

月

夜

10/3

10/17

10/31

11/14

11/28

12/12

1/16

1/30

木

夜

10/20

10/27

11/10

11/17

11/24

12/1

12/8

12/15

2204

私市 正年

秋

歴史の理論と文明論 −いまという
「時代」
と
「社会」
をいかに考えるか？−※2022年4月時点での開講スケジュールとなります。今後、やむをえず変更になる場合があります。

ÿă

第4回

森下 哲朗

10/20

10/27

11/10

11/17

プロフェッショナル・スタディーズ Webサイト

https:// www.sophia-professionalstudies.jp- 学生確保（資料）- 49 -11/24

【資料８】 データサイエンティストの確保状況
１（書類等の題名）
NHK NEWS WEB「データを“宝の山”に 企業が今、なんとしても欲しい人材」
２（出典）NHK NEW WEB サイト
３（引用範囲）以下サイト内ニュース記事の「大手でも全然足りない」という項目から、記事文書および添付画像を引用した。
https://www3.nhk.or.jp/news/html/20210909/k10013251211000.html（令和 4 年 9 月 1 日閲覧）
４（その他の説明）
データサイエンティスト人材確保を予定していた企業 82 社への調査で、「どちらかといえば確保できなかった」「確保できなかった」企業が 58％であったことが示された報道を紹介した。

- 学生確保（資料）- 50 -

【資料９】

企業におけるデータサイエンス分野人材の今後の動向について

メーカー系企業を中心に、DX・AI・データ分析人材の需要は高まっており、今後もその傾向は続くことが予想されるものの、転職マーケット上当該分野に強い人材が多くない状況のため、人材獲得に苦慮している企業が多いことが想像される。
＊株式会社キカガク運営サイト「キカガクの技術ブログ」内の 2022 年 3 月 3 日付記事「【DX/AI 人材の転職の今】最新マーケット動向と未経験からの挑戦について」より抜粋。企業名・個人名は伏せた。

─ DX・AI・データ分析人材の需要はいかがですか？
A. 定性的ですが、DX・AI・データ分析人材の求人は DX 推進にかなり力入れているメーカー系企業が非常に多いです。また、メーカー系企業が IT 系企業とかコンサル系企業に依頼するので、そういったとこ
ろの採用熱度も非常に高くなっております。求人数をみると 2018 年度と現在で比較すると 4 倍近くまで増えています。
─今後もそのニーズは続きそうですか？
A. 今後も増えていくのではないかと思っています。日本のメーカー系企業のいわゆる DX がはじまったのもここ 1〜2 年ぐらいの話だと思っています。つまり、推進を今始めているタイミングなので、そういった意味では向こう 5 年ぐらいまではずっと伸び続けると思っております。
─上記人材の最近の動向はどうですか？
A. 一昨年よりも去年、去年よりも今年、半年前よりも今という形で、DX の文脈の中で分析や AI の知識等がある方の需要はどんどん増えています。ただ、企業様側との採用要件の定義の際にも、「やっぱり欲しいです。ただマーケットにいないのはわかってます。」ということをよく伺います。
やはり採用熱度は高いのですが、一方でまだ転職マーケットに、DX やデータ分析、AI に強い方というのがそこまで多くいらっしゃらないので、企業様としては採用したいけれども人材が獲得できてないという状況だと思います。
--出典：キカガクの技術ブログ「【DX/AI 人材の転職の今】最新マーケット動向と未経験からの挑戦について」
https://blog.kikagaku.co.jp/doda-interview（令和 4 年 9 月 1 日閲覧）

- 学生確保（資料）- 51 -

【資料 10】

データサイエンス系学部の動向＊AERAdot.サイトより抜粋■企業が優秀な社員を大学院に派遣
滋賀大では 2019 年に大学院にデータサイエンス研究科を設けた。ここでは社会人派遣を受け入れており、情報通信系の大手企業などから若く優秀な社員が送り込まれているという。そうした社会人との交流が学生の就職につながった例もあったという。
「連携している企業から派遣された大学院生が学生に声をかけてその企業に就職し、社内で独立した部署をつくったという事例もありました。中途採用はいま、取り合いで採用できないので、本学の卒業生を採用しよう、と思ってくださる企業があるのではないかと思います」（滋賀大データサイエンス学部長の竹村彰
通教授）--出典：2021 年 11 月 19 日付「卒業後は有名企業から引く手あまた？ 全国の大学で「データサイエンス学部」が増加している理由」（AERAdot.サイト）
https://dot.asahi.com/dot/2021111700024.html?page=1（令和 4 年 9 月 1 日閲覧）

- 学生確保（資料）- 52 -

【資料 11】

大学における指導者不足の問題＊Sankei Biz サイトより抜粋

ただこうしたニーズに対して、「学びの場はまだ圧倒的に不足している。指導者不足が背景にあり、多くの大学が質の良い教員を集めるのに苦心している」（横浜市立大データサイエンス学部長の汪金芳教授）のも実情。指導者の早期育成が大きな課題となる。
--出典：2021 年 5 月 23 日付「大学に広がるデータサイエンス教育、IT 人材需要で学部新設 指導者不足が課
題」（Sankei Biz サイト）
https://www.sankeibiz.jp/business/news/210523/bsj2105232106002-n2.htm（令和 4 年 9 月 1 日閲覧）

- 学生確保（資料）- 53 -

【資料 12】

企業におけるデータサイエンス分野人材の状況について＊座談会「AI・データサイエンスの未来～Part2 求められる人材とは？」より抜粋。企業名は伏せた。）

─どのような人が即戦力となるのでしょうか。
A.（企業担当者 B）データサイエンスに関してのベースの知識、技術はもちろん必要です。それに加え、「ストーリーテリング」はまさにそうで、データの意味をきちんと捉えて技術的課題を整理し、それを愚直に複数案、提案できる、そうした課題解決力があることです。学生がビジネスを知らないのは当たり前ですが、データサイエンスを活用するならその企業で何ができるか、出口のイメージを最初から持っていてほしいです。そのためにも大学では課題発見からの PBL などの積み重ねが大事ではないかと思います。
A.（企業担当者 A）データサイエンスを社会でどう使うのか、実践力を養うことが重要なのは、まさにその通りだと思います。それに加え、もう少し強化されるといいと思うのは、データ解析やプログラミン
グなど、実際に手を動かしてすぐに使えるスキルです。海外では大学での勉強に加え、インターンなどで入社前に実務経験を積んでくることが多いですが、日本では就職後にしっかりとトレーニングすることがまず基本となっているところに違いがあると感じます。もう一つは、英語を含めたコミュニケーシ
ョンのスキルです。当社はグローバルな研究開発型のバイオ医薬品企業ということもあり、いろいろな方との連携を通して課題認識とデータ活用を進めていくことが重要です。
--出典：Campus AERA「大学×企業でニッポンの未来を考える」
https://dot.asahi.com/ad/21092101/（令和 4 年 9 月 1 日閲覧）

- 学生確保（資料）- 54 -

【資料 13】

DX 人材育成の課題＊内閣官房教育未来創造会議提言「我が国の未来をけん引する大学等と社会の在り方について（第一次提言）」（令
和４年５月１０日）の「参考データ集」より抜粋（参考データ集 p.13）--出典：内閣官房公式サイト
https://www.cas.go.jp/jp/seisaku/kyouikumirai/pdf/sankou.pdf（令和 4 年 9 月 1 日閲覧）

- 学生確保（資料）- 55 -

【資料 14】

DX 人材育成に関する国の取り組み＊内閣官房 教育未来創造会議 HP「我が国の未来をけん引する大学等と社会の在り方について（第一次提言）本文」より抜粋（提言本文 pp.16-18）～STEAM 教育の強化・文理横断による総合知創出～
・全学的なデジタルリテラシーの向上に向けた基礎素養としてのデータサイエンス等の履修促進や既存の理工系大学等における現職・実務家教員向けのリスキル・プログラムの開設を支援する。その際、オンラインを積極的に活用して優れた授業を活用する単位互換や研修を促進する。
・こうした総合知を育成するための入試科目の見直し、入学後の文理横断型の教育、複線的・多面的な学
び、全学的なデータサイエンス教育等について、「教学マネジメント指針」の見直しや、設置認可審査や修学支援新制度の機関要件の審査での反映、積極的に取り組む大学の好事例の収集・展開、基盤的経費の配分におけるメリハリ付けによるインセンティブの付与に取り組むなど、学生の学びの充実に向けた実効性ある方策を講ずる。
～大学院教育の強化～
・専門分野の深掘りや新規分野の開拓に加えた政策立案、産業育成、企業経営のできる博士人材の育成など、修了後の多様なキャリアパスを念頭にした教育プログラムを充実する。
・研究力強化を図る観点から、世界トップレベルの研究型大学を志向する大学について、学部から大学院への学内資源（定員等）の重点化を図り、大学院を強化・充実する。
--出典：内閣官房公式サイト
https://www.cas.go.jp/jp/seisaku/kyouikumirai/pdf/ikkatsu_dl.pdf（令和 4 年 9 月 1 日閲覧）

- 学生確保（資料）- 56 -

【資料 15】

IT 分野の人材不足見込み 1＊経済産業省委託事業「平成 30 年度我が国におけるデータ駆動型社会に係る基盤整備（IT 人材等育成支援のための調査分析事業）－ IT 人材需給に関する調査 －」調査報告書（2019 年 3 月）より抜粋（P.20）(p.20)--出典：経済産業省委託事業「平成 30 年度我が国におけるデータ駆動型社会に係る基盤整備（IT 人材等育成支援のための調査分析事業）－ IT 人材需給に関する調査 －」調査報告書（2019 年 3 月）
みずほ情報総研株式会社
https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/houkokusyo.pdf（令和 4 年 9 月 1 日閲覧）

- 学生確保（資料）- 57 -

【資料 16】

IT 分野の人材不足見込み 2＊総務省公式ウェブサイト

令和 3 年版「情報通信白書」より抜粋（p.25）～4. 我が国がデジタル化で後れを取った理由～③ICT 人材の不足・偏在
デジタル化の推進には、ICT 人材が不可欠であるが、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の調査結果（2019 年度）によると、IT 人材の量について、「大幅に不足している」又は「やや不足している」という回答の合計は、89.0%にも達している。また、時代によって求められる ICT 人材が異なり、現在では、情報セキュリティなどの高度な ICT スキルやアジャイル開発など新しい分野に対応できる人材が強く求められているが、IPA の調査では、IT 人材の質についても、「大幅に不足している」又は「やや不足している」という回答の合計は、90.5%にも達している。このように、我が国の ICT 人材は、量も質も十分ではないとユーザー企業に認識されている。
また、その人材についても、令和元年版情報通信白書で述べたとおり、我が国では、外部ベンダーへの依存度が高く、ICT 企業以外のユーザー企業に多く配置されており、ユーザー企業では、組織内で ICT 人材の育成・確保ができていない。
--出典：総務省公式サイト 令和 3 年度版「情報通信白書」
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r03/pdf/01honpen.pdf（令和 4 年 9 月 1 日閲覧）

- 学生確保（資料）- 58 -

【資料 17】2050 年の労働需要の推計＊経済産業省「未来人材ビジョン」（令和４年５月）より抜粋（p.22）--出典：経済産業省「未来人材ビジョン」（令和４年５月）
https://www.meti.go.jp/shingikai/economy/mirai_jinzai/pdf/20220531_1.pdf（令和 4 年 9 月 1 日閲覧）

- 学生確保（資料）- 59 -

【資料 18】

学ぶ意欲がある人への支援＊内閣官房 教育未来創造会議 HP「我が国の未来をけん引する大学等と社会の在り方について（第一次提言）本文」より抜粋

（提言本文 pp.30-31）～（2）学ぶ意欲がある人への支援の充実や環境整備～
デジタル化の急速な進展等を目の当たりにし、社外も含めた教育機会やリソースの活用による学び直しを希望する社会人は一定程度存在する。他方で、そのための時間や費用が確保できないことに加え、自己啓発の結果が社内で評価されなかったり、休暇取得・定時退社・早退・短時間勤務の選択等が会社の都合でできなかったりするなど、職場を離れて学ぶことへの抵抗感や不安感などが、学び直しを阻害する要因となっている。
特にデジタル等成長分野について学ぶ意欲がある人への支援を充実するとともに、意欲のある人が学び直しに躊躇しない環境を整備する。
＜具体的取組＞
・在学中は授業料を徴収せず卒業（修了）後の所得に連動して返還・納付を可能とする新たな制度を、高等教育の修学支援新制度の対象とはなっていない大学院段階において導入する。
--出典：内閣官房公式サイト
https://www.cas.go.jp/jp/seisaku/kyouikumirai/pdf/ikkatsu_dl.pdf（令和 4 年 9 月 1 日閲覧）

- 学生確保（資料）- 60 -

【資料 19】

学ぶ直しに係る企業の事例紹介（引用開始）
日本製鉄はリスキリング（学び直し）を進める社員に対し、最長 3 年間の休職を認める制度を始めた。博士号の取得などを視野に入れた制度で、社員は大学院などに通いやすくなる。世界に比べて遅れていた日本企業の学び直しの選択肢が多様になってきた。
国内製造業の代表格である日鉄が長期の休職制度を設けることで、産業界全体の学び直しが加速する可能性がある。
（引用終わり）--出典：「日鉄、学び直しへ 3 年休職制度」（『日本経済新聞』2022 年 8 月 15 日付）
https://www.nikkei.com/article/DGKKZO63430430V10C22A8MM8000/（令和 4 年 9 月 1 日閲覧）

- 学生確保（資料）- 61 -

【資料 20】

リスキリングの場と機会の形成について＊経済産業省公式ウェブサイト内「第 1 回 デジタル時代の人材政策に関する検討会報告『デジタル人材に関する論点』」資料３より抜粋（令和 3 年 2 月 4 日）

（p.8）
3. 組織内外におけるリスキリング【論点】（３）リスキリングの場と機会の形成• OJT によるリスキリングの場が不足している。企業の垣根を超えて実践できる場づくりが必要ではないか。
• リカレント教育（社会人大学院）もまだまだ少ない（フルタイムで仕事をしながら学ぶことが物理的に難しい）。
• アメリカのように「転職」を前提として「大学院」に入ってスキルを取得する、といった流れが日本にはない。人材が、積極的に「学びなおす」ことを可能とする取組や仕組を検討してくべきはないか。
--出典：経済産業省「第 1 回 デジタル時代の人材政策に関する検討会」内の「資料 3 デジタル人材に関する論点」
https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/digital_jinzai/pdf/001_03_00.pdf（令和 4 年 9 月 1 日閲覧）

- 学生確保（資料）- 62 -

【資料 21】

修士・博士人材の官公庁での受け入れ＊内閣官房公式ウェブサイト

教育未来創造会議「我が国の未来をけん引する大学等と社会の在り方について（第一次提言）本文」より抜粋（提言本文 p.16-17）～（2）学部・大学院を通じた文理横断教育の推進と卒業後の人材受入れ強化～
我が国は諸外国に比べて修士・博士の学位を有する高度な専門人材が少ない中、高い付加価値を生み出す
修士・博士の育成・活躍に向けて、大学院教育の強化に取り組むとともに、卒業後の企業や官公庁での受入れ強化を図る。
（中略）＜具体的取組＞⑥企業や官公庁における博士人材の採用・任用強化
・博士号取得者の企業・官公庁での採用・任用強化に向けた優良事例の普及啓発や国家公務員における待遇改善についての検討を進める。
・官公庁におけるインターンシップへの博士課程学生の参加を進める。
--出典：内閣官房公式サイト
https://www.cas.go.jp/jp/seisaku/kyouikumirai/pdf/ikkatsu_dl.pdf（令和 4 年 9 月 1 日閲覧）

- 学生確保（資料）- 63 -

【資料 22】

AI 戦略 2019

＊内閣府公式ウェブサイト

「AI 戦略 2019」より抜粋（pp.9-13）～AI 戦略【主な具体目標と取組】～
戦略目標の達成に向けて、「未来への基盤作り」、「産業・社会の基盤作り」、「倫理」の各分野（教育改革、研究開発、社会実装、データ、デジタル・ガバメント、中小・新興企業支援、社会原則）における各具体目標と取組を特定「未来への基盤作り」
・教育改革＜主な具体目標＞
・デジタル社会の「読み・書き・そろばん」である「数理・データサイエンス・AI」の基礎などの必要な力を全ての国民が育み、あらゆる分野で人材が活躍＜主な取組＞
・リテラシー：外部人材の積極登用、生徒一人に端末一台・応用基礎：AI×専門分野のダブルメジャーの促進
・エキスパート：若手の海外挑戦拡充、AI 実践スクール制度
・優れた教育プログラムを政府が認定する制度の構築→育成目標（2025 年）
・リテラシー：50 万人/年（大学・高専卒業者全員）・100 万人/年（高校卒業者全員・小中学生全員）
・応用基礎：25 万人/年（高校の一部・高専・大学の 50%）・エキスパート：2,000 人/年
・トップクラス育成：100 人程度/年--出典：内閣府「AI 戦略 2019」https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/aistratagy2019.pdf（令和 4 年 9 月 1 日閲覧）

- 学生確保（資料）- 64 -

【資料 23】

AI 戦略 2022

＊内閣府公式ウェブサイト

「AI 戦略 2022」本文より抜粋（p.31）～第四部 「すべてに AI」を目指した着実な取組
1. 教育改革
まずは、様々な社会課題と理科・数学の関係を早い段階からしっかりと理解し、理科・数学の力で解決する思考の経験が肝要である。その実現のためにも、児童生徒一人一人のための情報教育環境と教育を支援する校務支援システムを含む、学校の ICT インフラの拡充と、それを活かした教育を実践する。さらに、我が国が、諸外国に先んじて、新たな数理・データサイエンス・AI 教育を、Society 5.0 時代の教育のモデルとして構築することで、世界、特にアジア地域へ力強く発信していく。
--出典：内閣府「AI 戦略 2022」
https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/aistrategy2022_honbun.pdf（令和 4 年 9 月 1 日閲覧）

- 学生確保（資料）- 65 -

【資料 24】滋賀大学大学院の事例＊『大学時報』No.404 内特集記事「大学等における“STEAM 教育”の取り組み」より抜粋（p.36）～データサイエンス学部における専門人材育成像─滋賀大学の育成方針と実績─
2.学部および大学院の現状
大学院においては、社会人のリカレント教育あるいはリスキリングの需要増、学部からの卒業生の輩出、他大学からの入学希望者増があり、スタート時の修士課程 20 名から、現在は博士前期課程 40 名、博士後期課程 3 名まで拡充している。試験も、主にデータサイエンス学部卒業生を対象にした早期特別入試（6 月）が加わり、本学部卒業生、他大学卒業生、企業派遣者の 3 つの受験者層が揃い、このことが入学後に良いシ
ナジー効果を生んでいる。また、すべての講義（2 単位）を 1 週間で集中的に学ぶカリキュラム構成をとり、さらにオンラインと対面を併用することで、企業派遣の学生も受講しやすい授業になっており、この点は令和 3 年度大学機関別認証評価においても、優れた点として評価された。
--出典：日本私立大学連盟『大学時報』第 404 号（2022 年 5 月発行）
https://daigakujihou.shidairen.or.jp/download/?issue=404（令和 4 年 9 月 1 日閲覧）

- 学生確保（資料）- 66 -